Transformer

近年来语言模型取得了显著进展，主要得益于从特定任务专用模型转向通用的基于强大架构（如Transformer）模型的学习能力。作者之一Albert Gu提出了一种动态分块机制与层级网络相结合的新技术，能够自动学习内容和上下文相关的切分策略，并实现一个完全端到端训练的模型替代传统的分词→语言模型→反分词流水线。